可选框架：SSM、MVC、SpringBoot、vue3、spring、springmvc、mybatis、SSH、J2EE
可选语言：java、web、PHP、asp.net、javaweb、C#、android、python、 HTML5、jsp、ajax、vue3多网站信息的智能推荐方法研究
随着互联网的出现和普遍使用，大量的信息充斥每一个用户的方方面面，用户在信息时代对信息的需求得到了满足，但是，随着网络的迅速发展而带来的互联网信息量的大幅度增长，使得用户在面对无比庞大的信息时无法从中获得有价值的信息。信老师： QQ:884563046 微信:bishe666。本文通过对当前推荐系统相关技术以及模型研究基础上，针对性研究淘宝、京东、唯品会这几个著名的电子商务网站数据的抓取以及推荐系统的应用，以解决信息冗余问题为目的，实现多网站信息的智能推荐，主要包括：基于物品的K近邻协同过滤推荐算法和基于矩阵分解的协同过滤推荐算法。为解决网站信息超载问题提供了便捷的手段，帮助用户快速高效的在浩瀚的网络资源中找到有用信息，缩短查询时间，提高效用性价比。

最后奉劝大家一点
直接转账或者先确认收货的那种绝对的不靠谱，被骗钱是小事，不能毕业了是大事。